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具体来说，可以划分为五个“域”，分别是包括车辆、产线、仓库在内的控制域，包括大数据、机器学习、算法在内的信息域，包括车联网和智能工厂在内的运行域，业务域以及应用域。

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即便是最著名的且有案可稽的悖论，也会经常愚弄住相关专家，因为悖论从根本上违背了常识。

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大约在一百年后，所有的部件都被更换。“修复后”的船还是原来的船吗？

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当且仅当集合不是自身的成员时，该集合才似乎是其自身的成员。

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布雷斯悖论()TheBraess’s Paradox
这一悖论由德国数学家迪特里希·布雷斯(DietrichBraes)于1968年提出。

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布雷斯悖论在自主的多智能体强化学习场景中很常见，其中的模型需要基于未知环境中的特定决策来奖励代理。

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另一方面，男性更多倾向于申请入学率高的院系：如工程学，其入学率约为50%。因此，录取的男性比例非常高。

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在机器学习的背景下，许多无监督学习算法会从不同的训练数据集中进行推算，但是结果综合起来会产生矛盾。

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其根源在于不平衡的训练数据集。例如，在A类发生率占主导地位的数据集中，

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然而，许多对人类来说微不足道的任务，例如抓住物体，却需要昂贵的人工智能模型。